Cómo aprende una IA: del dato al patrón

En esta clase exploramos cómo aprende una inteligencia artificial, desmontando mitos y explicando el proceso desde una perspectiva clara y accesible. Analizamos qué significa realmente el aprendizaje automático (machine learning), el papel fundamental de los datos como materia prima y la importancia de su calidad, preparación y representatividad. A lo largo de la sesión verás cómo se pasa del dato al modelo, cómo funciona el entrenamiento mediante iteraciones y corrección de errores, y cuáles son las diferencias entre aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. También profundizamos en el reconocimiento de patrones, base de aplicaciones como el diagnóstico médico por imagen, el análisis de texto o la detección de fraudes. Finalmente, abordamos las limitaciones y consideraciones éticas de la IA, subrayando la necesidad de supervisión humana y uso responsable. Esta clase es ideal para comprender los fundamentos reales de la inteligencia artificial. Únete a la clase y entiende cómo aprende una IA desde dentro.